工业线扫描相机行业投资价值分析及发展前景预测

工业线扫描相机行业投资价值分析及发展前景预测

机器视觉行业发展概况机器视觉系统是集光学、机械、电子、计算、软件等技术为一体的工业应用系统，它通过对电磁辐射的时空模式进行探测及感知，可以自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，根据测量结果做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应决策，执行可直接创造经济价值或社会价值的功能活动。我国机器视觉行业属于技术更新较快、受市场主导型产业，行业内企业竞争程度较高。机器视觉产业链中相关企业主要分为三类：上游的机器视觉部件提供商、中游的相关装备制造商及机器视觉系统商、下游的机器视觉产品的终端应用商。机器视觉行业内上游企业专注于与机器视觉相关的软硬部件的生产与研发。其中，硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡以及控制器及配件等；软件包括图像处理软件以及底层算法平台等构成的机器视觉软件及算法。在目前的整个机器视觉系统成本构成上，核心零部件大约占比45%、软件开发大约占比35%、组装集成大约占比15%、维护服务大约占比5%，核心零部件和软件开发是产业链中绝对的核心环节。行业主要产品涵盖作为机器视觉核心部件的工业相机及图像采集卡两大类。机器视觉行业内中游企业为机器视觉装备制造商与机器视觉系统商。其中，机器视觉系统包含独立完整的成像单元（光源、镜头、相机）和相应的算法软件，集图像采集、处理与通信功能于一身，可以灵活的进行配置和控制。而机器视觉装备则以机器视觉系统的感知能力和分析决策能力为核心，在系统的基础上赋予了设备自动化和智能化的功能，将其应用在下游实际的生产运作之中，可实现多种功能。机器视觉行业下游主要为机器视觉设备的终端应用场景。具体来说，由于机器视觉具有定位、识别、测量、检测四大功能，通常下游应用企业会将相关设备配置应用在产品生产制造过程中的检测、筛查等重要环节，从而达到提高良品率、提升生产效率、减少对人工的依赖以及节约成本等目的。因此，工业相机、图像采集卡作为机器视觉设备的核心部件之一，将被广泛应用于生产生活的各个领域。此外，未来随着工业智能制造的不断升级，机器视觉设备在各个行业的渗透率将进一步提高，相关核心部件的市场需求有望迎来新一轮的爆发增长。机器视觉行业面临的机遇与挑战（一）机器视觉行业面临的机遇1、机器视觉行业国家政策鼓励行业为机器视觉行业，应用于智能制造的各个领域。近年来，国家为了大力支持和鼓励智能制造产业的高质量发展，先后颁布了一系列的鼓励及支持政策。其中，2021年12月，工信部、发改委等八部门发布的《十四五智能制造发展规划》中提到深入实施智能制造工程，着力提升创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统。2021年8月，国资委召开会议，强调要把科技创新摆在更加突出的位置，针对工业母机、高端芯片、新材料、新能源汽车等加强关键核心技术攻关。2021年3月，第十三届全国人大第四次会议发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提到培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。这些政策的颁布为智能制造在我国的发展树立了鲜明的发展方向。整体来看，智能制造对设备的精度、速度、环境适应性等条件都提出了更高要求，这种要求也是机器视觉行业发展的驱动力。智能制造行业中关键技术领域的提升离不开机器视觉，核心产品的创新也离不开机器视觉，机器视觉作为智能制造的眼睛，为其提供强有力的技术支持，也为其进一步发展营造一个有利的客观环境。此外，自动化设备作为机器视觉产品的重要载体，机器视觉系统为这些自动化设备收集、理解应用信息提供了一个主要途径，自动化智能设备只有在仔细分析及评估这些信息后，才能触发相应机器设备进行可靠的、有智慧的、甚至自主的行动。因此，随着《中国制造2025》战略的推进，我国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉将得到更广泛的发展空间。2、机器视觉行业提供巨大发展潜力一方面，由于我国国内机器视觉企业起步时间较晚，在技术方面的实力有待提升；另一方面，国内很多终端用户出于使用习惯和安全性考虑，通常会要求设备制造商采用进口或国际品牌产品，使得国际品牌机器视觉企业在我国市场上仍旧占据优势地位。但近年来，随着中美贸易战、新冠疫情等不确定性事件频发，国内装备制造企业在采购海外品牌产品时，会发生交货周期长、售后服务不及时等问题，从而在一定程度上影响这些企业的交付进度，令企业蒙受损失。未来，随着国内机器视觉相关企业研发技术水平的提高、国产品牌智能制造设备商实力的增强，国产品牌机器视觉企业可以利用更为先进的生产制造技术不断加快产品更新换代的速度。同时，国产品牌企业还可以利用自身更便捷、灵活、及时的服务特点，在稳固占据机器视觉核心部件中低端市场的优势地位的基础上，加速抢占高端机器视觉部件市场，从而获得更大规模的发展空间。3、机器视觉行业下游需求持续旺盛目前，机器视觉已应用在国民经济的众多行业中，根据机器视觉产业联盟2021年度对153家企业调查的数据统计，我国机器视觉应用以制造业为主，2021年销售额占比为79．8%，其中又以电子行业、新型显示、汽车、电池等行业为主。同时，在全球疫情爆发的大背景下，生物医药、交通运输、智能制造等领域对机器视觉的需求量大增。预计未来，得益于我国经济快速回暖、城镇化进程的加速、居民生活水平的进一步提高，机器视觉行业的主要下游应用领域将继续保持较快增长。下游应用行业规模的扩大以及智能制造的推进，将会吸引更多行业引入机器视觉参与生产制造。同时，随着技术的进步和经济的发展，一些新兴产业的兴起，也有望进一步拓展机器视觉的市场空间。纵向上，机器视觉在现有领域的深度拓展将带来新的行业增长。机器视觉在各行业的初始应用往往配置在要求较高的生产环节的检测中。随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化，充分发挥除机器视觉定位、测量和识别之外的复杂检测功能。以手机的生产制造为例，机器视觉从最初只应用在个别关键环节的检测中，发展到如今，已经几乎应用在从零部件到模组再到整机等各个生产环节，参与从零部件到整机装配的手机制造全工艺流程。类似手机行业的这种深化过程，将会出现在其他行业中，从而进一步扩大机器视觉的行业应用市场空间。（二）机器视觉行业面临的挑战1、机器视觉行业起步较晚，基础相对薄弱机器视觉行业在我国起步较晚，目前，国内专注于机器视觉领域的相关企业规模普遍偏小，相关产品质量有待提高及进步，导致产业链整体基础较为薄弱。2、机器视觉行业高端技术研发人才不足近年来，我国机器视觉行业虽然在飞速发展，但行业内国产品牌企业主要在中低端市场相互竞争，无法通过品牌溢价获得高额利润，使得企业难以提供充足的资金对相关技术的创新及人才的培养。另一方面，高校等科研机构与机器视觉行业相关的光学、算法等复合型人才的培养不仅需要大量的理论知识学习，还需要在实践生产中进行探索研发，而行业内企业难以提供合适、完善的实践环境。因此，我国在机器视觉领域的高端技术研发人才存在大量缺口，难以为行业提供充足的人才资源，将对行业的未来发展构成一定的挑战。3、机器视觉行业供应链安全的不确定性，制约发展速度我国在图像传感器、处理器相关领域的发展还有待完善，因此相关原材料的需求主要依赖于进口。未来，随着全球贸易不确定性对供应链安全保障的影响，将会对行业快速发展形成一定的挑战。机器视觉行业发展历程从全球范围来看，机器视觉行业起源于20世纪70年代，发展至今，行业已经历五个发展阶段。第一阶段，1969-1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。1969年美国贝尔实验室成功研制出CCD传感器，可以直接把图像转换为数字信号并存储到电脑中参与计算和分析，从而为机器视觉的产生奠定了基础；第二阶段，1980-1989年，在需求应用的驱动下，机器视觉进入起步期。机器视觉概念首次在产业界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英国的E2V以及美国的Cognex（康耐视）等相关知名企业诞生；第三阶段，1990-1999年，随着需求端应用的不断发展，机器视觉行业进入成长波动期。其中，1990年半导体产业的发展为机器视觉行业提供了较大的发展潜力，但受限于成像技术和算法算力尚不成熟，无法有效满足行业的应用需求，难以全面推广；第四阶段，2000-2009年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业发展早期。在CPU算力大幅提升，FPD平板显示制造、PCB检测和汽车制造等行业陆续对机器视觉技术应用表现出强烈需求的双重因素影响下，产业需求和技术进步共同促进了机器视觉行业的快速发展与繁荣。我国机器视觉产业也在这个阶段加入了全球阵营；第五阶段，2010-2020年，AI算法的兴起推动机器视觉进入发展中期。2016年以来AI迅速发展，随着人工智能赋能的机器视觉开始在智能制造应用中的加速普及，相关产业得到了进一步发展。相较而言，我国机器视觉行业虽起步较晚，但发展速度较快，行业已经历三个发展阶段。第一阶段，1995-1999年，随着对国外设备与技术的引进与吸收，我国机器视觉行业进入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技术尚不成熟，我国仅有航空航天、及高端科研等核心机构和行业开始出现应用，部分相关企业作为国外代理会提供机器视觉器件及技术服务；第二阶段，2000-2008年，在应用与算法的双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期。随着算力强度的进一步提升，且国内如人民币印钞质量检测、邮政分拣等行业对机器视觉提出强烈的应用需求，我国开始出现一些专业的机器视觉企业；第三阶段，2009-2020年，我国机器视觉产业逐步进入高速发展期。特别指出的是，2010年后，以苹果为代表的手机产业的飞速发展给整个3C电子制造业带来巨大的变革。一方面，随着3C电子制造产业进入高精度时代，迫切需要用机器替代人工来保障产品加工精度和质量的一致性；另一方面，3C电子由于更新较快，应用场景较为丰富，大大扩展了机器视觉的应用。受到这两方面因素的共同影响，加速促进了我国机器视觉产业的发展，我国陆续涌现出近百家机器视觉企业。此外，2016年以来AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。整体来看，从2010年开始的近十年，我国机器视觉产业发展一直保持20%-30%的增速。机器视觉行业发展综述机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。机器视觉的功能可归为识别、测量、定位和检测四类，其中检测技术难度最高。中国机器视觉行业市场概况中国市场已成为全球机器视觉市场规模增长最快的市场之一。根据中国机器视觉产业联盟的统计，中国机器视觉行业的销售额从2018年的101．80亿元增长至2020年的144．20亿元，复合增长率达19．02%。得益于宏观经济回暖、新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化推进等因素，预计2020年至2023年，中国机器视觉行业的销售额将以27．15%的复合增长率增长，至2023年销售额将达296．00亿元。从下游应用行业角度考虑，根据中国机器视觉产业联盟统计，机器视觉已经在电子/电气、半导体、汽车、印刷包装、食品加工等领域得到广泛应用。其中，电子/电气行业是目前中国机器视觉行业最大的下游应用领域，2020年其销售额占比为52．90%。机器视觉被广泛应用在工业制造领域，制造业的发展将推动机器视觉的发展。根据国家统计局统计，2021年我国国内生产总值突破114．37万亿元，为全球第二大经济体；而作为经济支柱，我国制造业为我国GDP增长做出了巨大的贡献。2010年我国制造业增加值首次超过美国，中国成为全球制造业第一大国，2021年我国制造业GDP增加值已达31．38万亿元。机器视觉为机器植入眼睛和大脑，让机器取代人工，帮助制造业实现自动化和智能化，是现代化制造提质、增效、降本、减排的推动力，是推动智能制造的关键引擎。随着我国进入全面推进智能制造阶段，机器视觉将向全行业覆盖，应用市场需求急剧扩增，因此智能制造为机器视觉提供了巨大的需求牵引，是机器视觉的重大战略机遇。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。视觉是人类观察世界和认知世界的最重要途径，在不需要进行身体接触的情况下，就能够直接与周遭环境进行智能的交互。长期以来，科学家们一直试图将视觉能力赋予机器，帮助它们看清世界。作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术，机器视觉也已经成为人工智能领域发展最快的分支之一。中国机器视觉行业前景预测机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。近期工业自动化中机器视觉技术的发展不断更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日渐突显，推动了工业自动化、人工智能、智能制造等行业的进步，为各个领域都带来更强劲的发展动力。随着工业4．0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业生产制造领域，用来保证产品质量、控制生产流程、感知环境等，也是集成自动化解决方案的核心构成要素。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。目前，国内机器视觉主要竞争企业包括Keyence（基恩士）、Cognex（康耐视）、TeledyneDalsa、Basler、海康机器人、华睿科技、大恒图像、奥普特、合肥埃科光电等。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做检测、判断和控制。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。由于工业自动化生产日益增长的技术需求，全球机器视觉行业60年代开始兴起，起步较早，90年代发展已趋于成熟，现阶段继续保持高速发展。中国机器视觉行业伴随中国工业化进程的发展而崛起，于90年代末起步，相对全球较晚，目前正处于快速发展阶段。2019年我国机器视觉市场规模65．5亿元（不包含计算机视觉市场），同比增长21．8%。2014-2019年复合增长率为28．4%，并预测到2023年中国机器视觉市场规模将达到155．6亿元。当前我国经济向新动能、新经济转换，3C、汽车、光伏半导体等众多行业对机器视觉技术迸发旺盛需求，由此看来，中国机器视觉市场潜力巨大。十四五期间，中国将进一步深化产业结构调整，推进制造业的科技创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市场、专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。中国机器视觉行业现状及未来展望机器视觉（MachineVision）是指利用计算机视觉技术、图像处理技术、模式识别技术等，实现机器自动获取外界图像信息并作出相应反应的技术。机器视觉的应用可以大大提高工厂的生产效率，从而提升企业的竞争力。除了市场规模的增长外，中国机器视觉行业的技术水平也有了明显提升。近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，中国机器视觉行